KR102030082B1 - Selective Crowdsourcing System for Traffic Signal Estimation and Methods Thereof - Google Patents

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KR102030082B1
KR102030082B1 KR1020190065323A KR20190065323A KR102030082B1 KR 102030082 B1 KR102030082 B1 KR 102030082B1 KR 1020190065323 A KR1020190065323 A KR 1020190065323A KR 20190065323 A KR20190065323 A KR 20190065323A KR 102030082 B1 KR102030082 B1 KR 102030082B1
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traffic signal
traffic
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crowdsourcing
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정한유
박재현
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a crowdsourcing server and a mobile device. Crowdsourcing request information, which requests a mobile device temporarily or permanently installed in a vehicle to selectively collect traffic signal information about a traffic light, is transmitted; the traffic signal information is received from the mobile device; the traffic signal information received from the mobile device is collected to estimate a display section of a traffic signal by the traffic light, but if the display section of the traffic signal by the traffic light cannot be estimated with within predetermined accuracy based on the traffic signal information collected from the mobile device, a communication part transmits the crowdsourcing request information to the mobile device; the crowdsourcing request information includes conditions for the mobile device to collect the traffic signal information about the traffic light; and the mobile device collects the traffic signal information corresponding to the collection conditions to transmit the information to a crowdsourcing server. According to the present invention, since a mobile device is requested to selectively collect only traffic signal information necessary for the estimation of a display section, costs for communication and information processing in relation to crowdsourcing can be saved.

Description

교통신호 추정을 위한 선별적 크라우드소싱 시스템 및 그 방법 {Selective Crowdsourcing System for Traffic Signal Estimation and Methods Thereof}Selective Crowdsourcing System for Traffic Signal Estimation and Methods Thereof}

본 발명은 크라우드소싱(crowdsourcing)에 기초하여 교통신호의 현시구간을 추정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 구체적으로는 모바일 장치로부터 수집한 교통신호등의 교통신호 정보에 기초하여, 상기 교통신호등에 의하여 표시되는 교통신호의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우라면, 상기 모바일 장치에게 상기 추정을 위하여 필요한 교통신호 정보를 수집하도록 하는 선별적인 크라우드소싱 요청 정보를 모바일 장치로 송신하는 크라우드소싱 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for estimating the current section of a traffic signal based on crowdsourcing. Specifically, based on the traffic signal information of the traffic light collected from the mobile device, if the current section of the traffic signal displayed by the traffic light can not be estimated within a predetermined accuracy, the mobile device for the estimation A crowdsourcing system and method for transmitting selective crowdsourcing request information to a mobile device to collect necessary traffic signal information.

일반적으로 운전자들은 시각을 통해 현재 교통신호등의 상태인 현시(traffic signal phase)를 인지하며, 현시에 따라 그대로 또는 정지 후 출발(Stop and Go: SG)을 통해 도로를 주행한다. 그러나, 현재의 교통신호등은 현시의 잔여시간(또는 현시가 다른 교통신호로 바뀌는 천이시각) 정보를 운전자에게 제공하지 않으므로, 차량들이 불필요하게 가속하거나, 갑작스런 교통신호 변화에 따라 급제동할 수 있다.In general, drivers are aware of the traffic signal phase, which is the state of the current traffic light, and drive on the road as it is or through Stop and Go (SG). However, the current traffic light does not provide the driver with the remaining time (or transition time when the current is changed to another traffic signal) information, so that the vehicles may unnecessarily accelerate or suddenly brake in response to a sudden traffic signal change.

운전자 또는 자동차 자율/반자율 주행장치에게 교통신호등의 현시 및 잔여시간(또는 천이시각)을 알고 있다면, 불필요한 제동을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 자동차의 주행속도를 조절하여 교통신호등에서의 대기 시간을 줄일 수 있다. 또한, 이를 기반으로 녹색신호에서 최적화된 가속도 또는 속도를 운전자에게 제시하거나, 자동차 주행장치가 자동차를 이 가속도 또는 속도로 운행하도록 제어할 수도 있다. 결과적으로, 운전자 또는 자동차의 주행장치에서 교통신호등의 현시 및 잔여시간 정보(또는 천이시각 정보)를 이용할 수 있도록 하면, 자동차의 주행을 보다 효율적으로 제어하고, 교통신호등에서의 대기 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. If the driver or vehicle autonomous / semi-autonomous vehicle knows the presence and remaining time (or transition time) of the traffic lights, it will not only reduce unnecessary braking but also reduce the waiting time of the traffic lights by adjusting the speed of the car. Can be. In addition, based on this, the driver may present an optimized acceleration or speed in the green signal, or control the vehicle driving device to drive the vehicle at this acceleration or speed. As a result, when the driver or the vehicle's traveling device makes available the presence and remaining time information (or transition time information) of the traffic light, the driving of the car can be more efficiently controlled and the waiting time of the traffic light is drastically reduced. Can be.

그러나, 현재의 교통신호제어기는 운전자에게 현시 및 잔여시간을 전달하지 않으며, 교통신호제어기를 통하여 이러한 기능을 구축하기 위해서는 현재의 교통신호제어기를 교체하여야 하므로, 많은 비용이 발생된다.However, the current traffic signal controller does not transmit the present and remaining time to the driver, and in order to establish such a function through the traffic signal controller, the current traffic signal controller needs to be replaced, which causes a lot of cost.

국내 공개특허공보 제2014-0079857호Korean Unexamined Patent Publication No. 2014-0079857 국내 공개특허공보 제2018-0074759호Korean Unexamined Patent Publication No. 2018-0074759 국내 공개특허공보 제2018-0103168호Korean Unexamined Patent Publication No. 2018-0103168 국내 공개특허공보 제2018-0121821호Korean Unexamined Patent Publication No. 2018-0121821

본 발명의 목적은 자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치로부터 교통신호등의 교통신호 정보를 수집(crowdsourcing)하고, 이를 기반으로 교통신호등의 현시구간(현시의 시작시각 및 현시의 종료시각)을 추정하는 크라우드소싱 서버를 제공하는 것이다.An object of the present invention is to collect (crowdsourcing) traffic signal information of a traffic light from a mobile device temporarily or permanently installed in a vehicle, and to estimate the current section (start time of the present time and end time of the present time) of the traffic light based on this. It is to provide a crowdsourcing server.

또한, 크라우드소싱 서버가 현시구간 추정에 필요한 교통신호 정보만을 선별적으로 수집하도록 모바일 장치에 요청함으로써 크라우드소싱에 필요한 정보 처리 및 통신 비용을 절감하는 것을 그 목적으로 한다.In addition, it aims to reduce the information processing and communication costs required for crowdsourcing by requesting the mobile device to selectively collect only the traffic signal information required for the current segment estimation.

결과적으로, 모바일 장치에서 수집된 교통신호 정보들을 기초로 크라우드소싱 서버에서 현시구간을 추정하고, 이로부터 자동차의 전방에 위치한 교통신호등에 대한 현시 및 잔여시간(또는 천이시각) 정보를 모바일 장치에 제공함으로써 자동차의 주행을 보다 효율적으로 제어하고 교차로에서의 대기 시간을 줄이는 것을 그 목적으로 한다.As a result, the crowdsourcing server estimates the current section based on the traffic signal information collected from the mobile device, and provides the mobile device with the current and remaining time (or transition time) information for the traffic lights located in front of the vehicle. By doing so, the driving of the vehicle can be more efficiently controlled and the waiting time at the intersection is reduced.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 크라우드소싱 서버에 있어서, 자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치에게 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 선별적으로 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 요청 정보를 송신하고, 상기 모바일 장치로부터 상기 교통신호 정보를 수신하는 통신부; 및 상기 모바일 장치로부터 수신된 상기 교통신호 정보를 수집하여, 상기 교통신호등에 의한 교통신호의 현시구간을 추정하는 정보처리부;를 포함하고, 상기 정보처리부는 상기 모바일 장치로부터 수집한 상기 교통신호 정보에 기초하여 상기 교통신호등에 의한 교통신호의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우라면, 상기 통신부에서 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하도록 하고, 상기 크라우드소싱 요청 정보는 상기 모바일 장치가 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 수집하는 조건을 포함하고, 상기 모바일 장치는 상기 수집 조건에 해당하는 상기 교통신호 정보를 수집하여 크라우드소싱 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버에 관한 것이다.In order to achieve the above object, the present invention provides a crowdsourcing server, the crowdsourcing request information requesting to selectively collect traffic signal information for a traffic signal to a mobile device temporarily or permanently installed in an automobile, A communication unit configured to receive the traffic signal information from the mobile device; And an information processing unit for collecting the traffic signal information received from the mobile device and estimating the current section of the traffic signal by the traffic signal. The information processing unit includes the traffic signal information collected from the mobile device. If it is impossible to estimate the current section of the traffic signal based on the traffic signal within a predetermined accuracy, the communication unit transmits the crowdsourcing request information to the mobile device, and the crowdsourcing request information is transmitted to the mobile device. And a condition for collecting traffic signal information for the traffic signal, and the mobile device collecting and transmitting the traffic signal information corresponding to the collection condition to a crowdsourcing server. .

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 교통신호 정보는 상기 교통신호 정보는 상기 교통신호등의 교통신호인 현시(traffic signal phase)를 나타내는 현시 정보(p), 현시의 최초 감지시각(t_s), 현시의 최종 감지시각(t_e), 상기 현시의 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 및 상기 현시의 최종 감지시각의 감지요인(c_e)을 포함하는 현시구간 정보일 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the traffic signal information, the traffic signal information is a manifestation information (p) representing a manifestation (traffic signal phase) that is a traffic signal of the traffic signal, the initial detection time (t_s) It may be information on the current section including a final detection time t_e of the appearance, a detection factor c_s of the initial detection time of the appearance, and a detection factor c_e of the final detection time of the appearance.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s)는 상기 최초 감지시각(t_s)에 교통신호등이 현시인 상태를 확인한 것(현시 상태)인지 또는 다른 교통신호에서 현시로 변경되는 것(현시 변경)을 확인한 것인지를 나타내고, 상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)는 상기 최종 감지시각(t_e)에 교통신호등이 현시인 상태에서 교통신호등을 지나간 것(현시 상태)인지, 전방 차량 등의 장애물에 의하여 카메라의 이미지 내에서 교통신호등이 사라진 것(현시 상실)인지, 또는 현시에서 다른 교통신호로 변경되는 것을 확인한 것(현시 변경)인지를 나타낼 수 있다. Further, according to an embodiment of the present invention, the detection factor c_s of the initial detection time is whether the traffic light is present at the initial detection time t_s (present state) or is present in other traffic signals. Indicates whether or not it has been confirmed that the change is made (present change), and the detection factor (c_e) of the final detection time is whether the traffic light has passed (present state) while the traffic light is present at the final detection time (t_e). In addition, it may indicate whether the traffic light has disappeared (present loss) in the image of the camera due to an obstacle such as a front vehicle, or whether it is confirmed that the traffic signal is changed to another traffic signal (present change).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 또는 상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)가 현시 변경이 아닌 경우를 포함하고, 상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 또는 상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)가 현시 변경이 아닌 경우에는 상기 교통신호등의 상기 현시에 대한 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the detection factor c_s of the initial detection time or the detection factor c_e of the final detection time is determined. If the detection factor (c_s) of the initial detection time or the detection factor (c_e) of the last detection time is not a change in the appearance, including the case that the change is not a manifestation of the traffic signal information on the appearance of the traffic light The crowdsourcing request information requesting the collection may be sent to the mobile device.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등에 대하여 수집된 상기 교통신호 정보들의 개수가 소정 값 미만인 경우를 포함하고, 상기 교통신호등에 대하여 수집된 상기 교통신호 정보들의 개수가 소정 값 미만인 경우에는 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 수집하도록 상기 모바일 장치로 요청할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the number of the traffic signal information collected for the traffic light is less than a predetermined value. When the number of traffic signal information collected for the traffic light is less than a predetermined value, the mobile device may request to collect traffic signal information for the traffic light.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등의 신호 패턴을 결정할 수 없는 경우를 포함하고, 상기 교차로의 교통신호등의 신호 패턴을 결정할 수 없는 경우에는, 상기 크라우드소싱 서버는 특정 교통신호의 다음 교통신호에 대한 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the signal pattern of the traffic light cannot be determined, and the signal of the traffic light of the intersection is included. If the pattern cannot be determined, the crowdsourcing server may send the crowdsourcing request information to the mobile device requesting the collection of the traffic signal information for the next traffic signal of a particular traffic signal.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호 정보에 기초하여 추정된 현시구간에서 불확실한 시간이 소정의 값(초)을 초과하는 경우를 포함하고, 상기 교통신호 정보에 기초하여 추정된 현시구간에서 불확실한 시간이 소정의 값(초)을 초과하는 경우에는, 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the current section of the traffic signal cannot be estimated within a predetermined accuracy, an uncertain time in the current section estimated based on the traffic signal information is set to a predetermined value (second). The crowdsourcing requesting the collection of the traffic signal information for the traffic signal when the uncertain time exceeds a predetermined value (seconds) in the current time section estimated based on the traffic signal information. Request information may be sent to the mobile device.

또한, 본 발명에서 상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등이 위치한 교차로에서 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보가 부족한 경우를 포함하고, 상기 교통신호등이 위치한 교차로에서 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보가 부족한 경우에는 상기 크라우드소싱 서비는 상기 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신할 수 있다.Further, in the present invention, when the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the traffic signal information for a specific entrance direction is insufficient at the intersection where the traffic light is located, and the traffic light is located When the traffic signal information for the specific access direction is insufficient at the intersection, the crowdsourcing service may transmit the crowdsourcing request information to the mobile device requesting the collection of the traffic signal information for the specific access direction.

추가적으로, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치에 있어서, 크라우드소싱 서버로부터 선별적인 교통신호 정보를 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 요청 정보를 수신하고, 수집된 교통신호 정보를 크라우드소싱 서버로 송신하는 통신부; 및 상기 크라우드소싱 요청 정보로부터 상기 교통신호 정보를 수집하는 선별적인 조건을 인식하고, 교통신호등의 교통신호가 상기 조건에 해당하는 경우에는 상기 교통신호 정보를 상기 크라우드소싱 서버로 송신하도록 제어하는 정보처리부;를 포함하고, 상기 정보처리부는 자동차의 위치, 교통신호등의 위치, 카메라의 촬영 높이 또는 교통신호등의 높이에 기초하여, 카메라에서 촬영된 이미지에서 교통신호가 표시되는 관심영역을 설정하고, 상기 관심영역에서 교통신호를 인식하는 것을 특징으로 하는 모바일 장치에 관한 것이다.In addition, the present invention for achieving the above object, in a mobile device temporarily or permanently installed in a vehicle, receives crowdsourcing request information requesting to collect selective traffic signal information from the crowdsourcing server, and collected traffic A communication unit for transmitting signal information to a crowdsourcing server; And an information processing unit for recognizing a selective condition for collecting the traffic signal information from the crowdsourcing request information, and transmitting the traffic signal information to the crowdsourcing server when a traffic signal such as a traffic signal corresponds to the condition. And the information processing unit sets a region of interest in which a traffic signal is displayed in the image photographed by the camera based on the position of the vehicle, the position of the traffic signal, the photographing height of the camera, or the height of the traffic signal. A mobile device characterized in that the traffic signal is recognized in the area.

또한, 본 발명에서 상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 교통신호를 인식하기 위하여 딥러닝 기반 객체인식 방식을 사용할 수 있다.In the present invention, the information processing unit may use a deep learning-based object recognition method in order to recognize the traffic signal in the region of interest.

또한, 본 발명에서 상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 색조, 채도, 명도를 기초로 선형 회귀를 통해 교통신호의 색상을 인식할 수 있다.Also, in the present invention, the information processor may recognize the color of the traffic signal through linear regression on the basis of hue, saturation, and brightness in the ROI.

또한, 본 발명에서 상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 명도의 임계값을 초과하는 화소들을 라인 스캔하여 기하학적 특징을 인식할 수 있다.Also, in the present invention, the information processor may recognize a geometric feature by performing a line scan on pixels exceeding a threshold of brightness in the ROI.

본 발명에 따른 교통신호 추정을 위한 선별적 크라우드소싱 시스템은, 자동차에 구비된 모바일 장치로부터 선별적으로 수집된 교통신호 정보를 바탕으로 크라우드소싱 서버에서 현시구간을 추정하고, 이로부터 자동차의 전방에 위치한 교통신호등에 대한 현시 및 잔여시간(또는 천이시각) 정보를 모바일 장치에 제공함으로써 자동차의 주행을 보다 효율적으로 제어하고, 교차로에서의 대기 시간을 줄이는 효과가 있다.The selective crowdsourcing system for estimating traffic signals according to the present invention estimates the current section in the crowdsourcing server based on the traffic signal information selectively collected from the mobile device provided in the automobile, By providing the mobile device with the current and remaining time (or transition time) information on the traffic light, the driving of the vehicle can be more efficiently controlled and the waiting time at the intersection can be reduced.

또한, 본 발명에 따른 교통신호 추정을 위한 선별적 크라우드소싱 시스템은 현시구간 추정에 필요한 교통신호 정보만을 선별적으로 수집하도록 모바일 장치에 요청함으로써 크라우드소싱을 위한 정보 처리 및 통신 비용을 절감하는 효과가 있다.In addition, the selective crowdsourcing system for traffic signal estimation according to the present invention has the effect of reducing information processing and communication costs for crowdsourcing by requesting the mobile device to selectively collect only the traffic signal information necessary for the current segment estimation. have.

도 1은 본 발명에 따른 크라우드소싱을 이용한 교통정보 시스템의 주요 구성의 일 예를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 크라우드소싱 교통 시스템에서, 자동차의 모바일 장치가 교통신호등의 현시를 인식하는 구성의 일 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 교통신호등(횡형사색등)에서 인식할 수 있는 현시의 종류를 일 예로서 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 크라우드소싱 교통 시스템에서, 교통신호등의 신호 패턴 및 신호 주기의 일 예를 도시하고 있다.
도 5는 본 발명에 따른 모바일 장치와 크라우드소싱 서버의 동작의 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른, 교통신호등의 신호 주기를 추정하는 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른, 교통신호등의 신호 패턴을 추정하기 위한 결정트리의 일 예를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명에 따른, 결정트리를 이용하여 교통신호등의 신호 패턴을 추정하기 위한 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명에 따른, 수집된 다수의 현시구간들을 결합하여, 통합 현시구간을 생성하는 방법의 일 예를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명에 따른, 교통신호 정보를 기초로 현시구간을 추정하는 방법의 일 예를 도시한 것이다.1 illustrates an example of a main configuration of a traffic information system using crowdsourcing according to the present invention.
2 illustrates an example of a configuration in which a mobile device of a vehicle recognizes a manifestation of a traffic signal in a crowdsourcing transportation system according to the present invention.
Figure 3 shows as an example the type of manifestation that can be recognized in a traffic light (horizontal light) according to the present invention.
4 illustrates an example of a signal pattern and a signal period of a traffic light in a crowdsourcing traffic system according to the present invention.
5 illustrates an example of operations of a mobile device and a crowdsourcing server according to the present invention.
6 illustrates an example of a method of estimating a signal cycle of a traffic light according to the present invention.
7 shows an example of a decision tree for estimating a signal pattern of a traffic light according to the present invention.
8 illustrates an example of a method for estimating a signal pattern of a traffic light using a decision tree according to the present invention.
9 illustrates an example of a method of generating an integrated presenting period by combining a plurality of collected presenting periods according to the present invention.
10 illustrates an example of a method of estimating a current section based on traffic signal information according to the present invention.

본 발명은 자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 부착된 모바일 장치로부터 자동차가 위치한 교차로의 현재 교통신호등 상태인 현시(traffic signal phase)에 대한 교통신호 정보를 수집하여, 교통신호등의 각 현시에 대한 시작시각과 종료시각인 현시구간을 추정하고, 이를 기초로 현시와 교통신호등의 신호가 변경되는 천이시각(또는 현시의 남은 지속시간인 잔여시간)을 추정하는 크라우드소싱 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 크라우드소싱 서버가 현시구간 추정에 추가적인 정보가 필요한 경우에만 모바일 장치에 선별적으로 교통신호 정보를 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention collects traffic signal information on a traffic signal phase, which is a current traffic light state of an intersection at which an automobile is located, from a mobile device temporarily or permanently attached to a car, and displays a start time for each manifestation of a traffic light. The present invention relates to a crowdsourcing system and method for estimating the current time interval, which is the end time, and estimating the transition time (or remaining time, which is the remaining duration of the current time), in which signals of the current time and traffic signals are changed, and in particular, crowdsourcing. The present invention relates to a crowdsourcing system and method for requesting a mobile device to selectively collect traffic signal information only when additional information is needed for the current segment estimation.

도 1은 본 발명에 따른 크라우드소싱(crowdsourcing)을 이용한 교통정보 시스템의 주요 구성요소의 일 예를 도시한다. 1 illustrates an example of main components of a traffic information system using crowdsourcing according to the present invention.

도 1에 예시된, 본 발명에 따른 크라우드소싱을 이용한 교통정보 시스템은 자동차(100)에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치(200) 및 모바일 장치로부터 교통정보를 수집하는 크라우드소싱 서버(300)으로 구성된다. The traffic information system using crowdsourcing according to the present invention illustrated in FIG. 1 is a mobile device 200 temporarily or permanently installed in a vehicle 100 and a crowdsourcing server 300 that collects traffic information from a mobile device. It is composed.

모바일 장치(200)는 일시적으로 또는 영구적으로 자동차(100)에 설치되어, 운전자에게 주행정보를 제공하거나, 운전자를 대신하여 자동차(100)를 운행하는 장치로서, 그 실시예로는 차량용 네비게이션 장치, 차량에 거치되어 주행을 보조하는 스마트폰, 자동차용 주행 보조시스템(자동차용 반자율 주행시스템) 또는 자동차용 자율주행시스템을 포함한다.The mobile device 200 is temporarily or permanently installed in the vehicle 100 to provide driving information to the driver or to drive the vehicle 100 on behalf of the driver. It includes a smart phone mounted on a vehicle to assist driving, a vehicle driving assistance system (semi-autonomous driving system for automobiles) or an autonomous driving system for automobiles.

크라우드소싱 서버(300)는 모바일 장치(200)로부터 교통 정보를 수집하고, 모바일 장치(200)의 요청에 대응하여, 목적지까지의 경로 정보 또는 교통 정보를 모바일 장치(200)로 제공하는 기능을 수행한다. 또한, 크라우드소싱 서버(300)은 모바일 장치(200)로 보내는 경로 정보 또는 교통 정보 메시지에 교통 정보의 수집을 요청하는 표시(flag)를 그 수집 조건과 함께 전송하거나, 별도로 교통 정보의 수집을 요청하는 메시지를 보낼 수 있다. 이에 대응하여, 모바일 장치(200)은 크라우드소싱 서버(300)의 요청에 해당하는 교통 정보를 수집하여 송신한다.The crowdsourcing server 300 collects traffic information from the mobile device 200 and performs a function of providing the mobile device 200 with route information or traffic information to a destination in response to a request of the mobile device 200. do. In addition, the crowdsourcing server 300 transmits a flag requesting collection of traffic information to the route information or traffic information message sent to the mobile device 200 together with the collection condition, or separately requests the collection of traffic information. Can send a message that says In response, the mobile device 200 collects and transmits traffic information corresponding to the request of the crowdsourcing server 300.

모바일 장치(200)에서 수집되는 교통 정보는 자동차의 주행에 영향을 주는 교통에 관한 정보로서, 그 실시예로는 교통신호 정보, 주행속도를 포함하는 교통흐름 정보, 과속단속 카메라 정보 및 사고, 정체, 공사, 집회시위, 검문, 단속 등 돌발상황에 대한 교통정보를 포함할 수 있다.The traffic information collected by the mobile device 200 is information on traffic affecting the driving of the vehicle, and examples thereof include traffic signal information, traffic flow information including driving speed, speeding camera information, accidents, and traffic jams. It may include traffic information about accidents such as construction, construction, demonstrations, prosecutions, and crackdowns.

크라우드소싱 서버(300)는 실시예에 따라서 하나의 서버 또는 다수의 서버들로 구성될 수 있으며, 서버라고 표현되어 있으나, 일반적인 컴퓨팅 장치에도 구현될 수 있으며, 고정된 위치 또는 이동중인 장치에도 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면 크라우드소싱 서버(300)는 모바일 장치(200)와 정보를 송수신하는 통신부 및 모바일 장치(200)로부터 수집된 정보를 처리하는 정보처리부로 구성될 수 있다. 또한, 다른 일 실시예에 따르면, 크라우드소싱 서버(300)는 사용자 단말과의 연결과 사용자 단말과 교환하는 메시지들의 처리를 담당하는 게이트웨이 데몬, 주어진 출발지에서 목적지까지 최적의 경로를 결정하는 네비게이션 데몬, 모든 도로구간의 교통신호등 정보를 관리하는 교통정보 데몬, 그리고 모바일 장치들이 전달하는 교통정보를 처리하여 교통정보 데이터베이스에 저장하는 정보처리 데몬으로 구성될 수 있다. The crowdsourcing server 300 may be composed of one server or a plurality of servers according to an embodiment, and is represented as a server, but may be implemented in a general computing device and may also be implemented in a fixed location or a mobile device. Can be. According to an embodiment, the crowdsourcing server 300 may include a communication unit for transmitting and receiving information with the mobile device 200 and an information processing unit for processing information collected from the mobile device 200. In addition, according to another embodiment, the crowdsourcing server 300 is a gateway daemon that is responsible for connecting to the user terminal and processing messages exchanged with the user terminal, a navigation daemon to determine the optimal route from a given origin to a destination, The traffic information daemon manages traffic light information of all road sections, and an information processing daemon that processes traffic information delivered by mobile devices and stores it in a traffic information database.

도 2는 본 발명에 따른 크라우드소싱 교통 시스템에서, 자동차의 모바일 장치가 교통신호등의 현시를 인식하는 구성의 일 예를 도시하고 있다.2 illustrates an example of a configuration in which a mobile device of a vehicle recognizes the appearance of a traffic signal in a crowdsourcing traffic system according to the present invention.

자동차(100)가 교통신호등에 접근하면, 자동차(100)의 모바일 장치(200)는 카메라에서 촬영된 영상에서 교통신호등(400)의 교통신호 표시영역을 인식하고, 교통신호등(400)의 교통신호를 현시(traffic signal phase)로서 인식한다. 교통신호등(400)의 표시영역은 교통신호등 이미지를 촬영한 카메라의 높이(h), 교통신호등의 높이(p), 자동차(100)와 교통신호등(400)의 위치 좌표(위도, 경도)를 통하여 얻어진 자동차(100)와 교통신호등(400) 사이의 상대거리(D), 자동차에 부착된 카메라의 기울어진 각도(θ) 및 화소(pixel)로 환산한 초점 거리(f)를 기초로 추정될 수 있다. 여기서, 교통신호등(400)의 위치 좌표는 정부에서 제공하는 공공데이터를 이용하여 얻어질 수 있고, 자동차(100)의 위치 좌표는 자동차(100) 또는 모바일 장치(200)에 부착된 GPS 장치로부터 얻어질 수 있다. 또한, 교통신호등(400)의 높이(p)는 경찰청 교통신호기 설치관리 매뉴얼에 따라, 측주식의 횡형은 신호등면의 하단이 4.5m 이상에 설치하고, 측주식의 종형은 2.5m 내지 3.5m에 위치하는 것으로 정해져 있다. 그리고, 카메라의 높이(h) 및 기울어진 각도(θ)는 설치 시에 측정되거나 센서에 의하여 측정될 수 있다. 이 경우에, 바닥이 평평한 도로를 가정하면, 핀홀(pinhole) 카메라 모형 기반의 비례식을 통하여, 카메라 이미지 중심으로부터의 교통신호등 위치의 높이 화소 수(PTL)를 아래의 비례식을 통하여 추정할 수 있다.When the vehicle 100 approaches a traffic light, the mobile device 200 of the vehicle 100 recognizes the traffic signal display area of the traffic light 400 in the image photographed by the camera, and the traffic signal of the traffic light 400. Is recognized as a traffic signal phase. The display area of the traffic light 400 is based on the height (h) of the camera photographing the traffic light image, the height (p) of the traffic light, and the position coordinates (latitude and longitude) of the vehicle 100 and the traffic light 400. It can be estimated based on the obtained relative distance D between the vehicle 100 and the traffic light 400, the tilt angle θ of the camera attached to the vehicle, and the focal length f converted into pixels. have. Here, the position coordinates of the traffic light 400 may be obtained using public data provided by the government, and the position coordinates of the vehicle 100 may be obtained from a GPS device attached to the vehicle 100 or the mobile device 200. Can lose. In addition, the height (p) of the traffic light 400 according to the police station traffic signal installation management manual, the horizontal type of the side-laying type is installed at the bottom of the traffic light side 4.5m or more, the vertical type of the side-laying type is 2.5m to 3.5m It is decided to be located. In addition, the height h and the tilt angle θ of the camera may be measured at installation or measured by a sensor. In this case, assuming a flat road floor, the height pixel number P TL of the position of the traffic light from the center of the camera image can be estimated through the following proportional formula using a pinhole camera model-based proportional expression. .

D : p - h + D tan θ = f : PTL (1)D: p-h + D tan θ = f: P TL (1)

상기 추정된 교통신호등(400)의 위치를 중심으로 카메라 이미지 폭과 높이의 1/3의 마진을 두고 관심영역을 설정하고, 이 내부에서 교통신호등의 교통신호 영역을 탐색할 수 있다. 이를 위하여, 심층 신경망(Deep Neural Network)을 이용할 수 있다. 구체적으로는 2차원 데이터 처리를 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)이 사용되거나, 그 계산 복잡도를 크게 낮춘 딥러닝(deep learning) 기반의 객체 인식 솔루션인 MobileNet이 사용될 수 있다.A region of interest may be set based on the estimated position of the traffic light 400 with a margin of 1/3 of a camera image width and height, and the traffic signal area of the traffic light may be searched therein. To this end, a deep neural network may be used. Specifically, a convolutional neural network for processing two-dimensional data may be used, or mobilenet, a deep learning-based object recognition solution that greatly reduces the computational complexity, may be used.

이와 같이 추정된 교통신호 영역은 신호등의 일부분만을 포함하거나 교통신호 영역 밖의 배경까지 포함하는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 신호등의 검정색 배경을 감지하여 교통신호의 정확한 위치를 추정한다. 또한, 교통신호 영역의 폭과 높이의 비율을 통하여 감지된 교통신호 영역이 일부인지 전체인지 판단하고, 만약 교통신호 영역의 일부분만 감지되었다면, 점등 신호의 색상을 기반으로 좌우로 초기에 감지된 교통신호 영역을 확장한다. The traffic signal region estimated as described above may include only a part of a traffic light or a background outside the traffic signal region. To solve this problem, we estimate the exact location of traffic signals by detecting the black background of traffic lights. In addition, based on the ratio of the width and height of the traffic signal area, it is determined whether the detected traffic signal area is part or the whole, and if only a part of the traffic signal area is detected, the traffic detected initially left and right based on the color of the light signal is detected. Expand the signal area.

교통신호 영역이 추정되면, 이를 기초로 교통신호를 인식하여 현시를 결정한다. 우선, 색조(Hue), 채도(Saturation), 및 명도(Value)로 구성된 HSV 색상 공간을 이용하여 색상을 판독한다. HSV 색상 공간은 순수한 원색을 판별하는 교통신호등의 현시 결정에는 흔히 알려진 RGB 색상 공간보다 적합하다. 교통신호의 명도(Value)는 주변 환경보다 높기 때문에, 명도가 임계값(VL)보다 큰 화소들에 대하여 HSV 색상값의 평균을 입력벡터로 하는 선형 회귀를 통하여 점등된 교통신호의 색상을 구별한다.When the traffic signal region is estimated, the traffic signal is recognized based on the traffic signal region to determine the appearance. First, color is read using an HSV color space consisting of Hue, Saturation, and Value. The HSV color space is more suitable than the known RGB color space for the determination of the appearance of traffic lights that distinguish pure primary colors. Since the value of the traffic signal is higher than the surrounding environment, the color of the lit traffic signal is distinguished through linear regression using the average of the HSV color values as the input vector for the pixels whose brightness is greater than the threshold value (V L ). do.

또한, 현시는 두 개의 신호등이 동시에 점등될 수 있기 때문에 신호등 내의 상대적 위치와 점등 신호의 형태를 분석하여 현시를 결정해야 한다. 교통신호등(400)의 종류에 따라서, 교통신호 영역 내의 각 신호등 영역을 구분하고, 해당 영역 내에서 점등 신호가 존재하는지 판단한다. 점등 신호의 형태는 명도의 임계값(VL)을 초과하는 화소들을 라인 스캔하여 기하학적인 특징이 원 또는 화살표 모양인지 판단한다.In addition, since the two lights can be lit at the same time, the appearance must be determined by analyzing the relative position of the lights and the shape of the lit signal. According to the type of the traffic light 400, each traffic light area in the traffic signal area is divided, and it is determined whether there is a lighting signal in the corresponding area. The shape of the lighting signal is line-scanned for pixels exceeding the threshold V L of brightness to determine whether the geometric feature is a circle or an arrow shape.

교통신호등(400)에서 인식될 수 있는 현시는 하나의 교통신호등(400)에서 나타날 수 있는 모든 교통신호의 조합에서 선택될 수 있다. 국내에서 흔히 사용되는 횡형사색등을 예로 들면, 도 3의 표로 정리한 바와 같이, 이 신호등에서 표시되는 9 가지의 교통신호가 존재하며, 모바일 장치(200)에서 현재 교통신호를 감지하지 못하는 경우를 포함하여 총 10 가지의 현시가 인식될 수 있다.The manifestations that can be recognized by the traffic light 400 may be selected from a combination of all the traffic signals that may appear in one traffic light 400. For example, horizontal cross-color light commonly used in the country, as summarized in the table of Figure 3, there are nine types of traffic signals displayed by the traffic light, the mobile device 200 does not detect the current traffic signal In total, ten manifestations can be recognized.

본 발명에 따른 일 실시예에 의하면, 모바일 장치(200)은 현시를 최초로 감지하면, 현시의 최초 감지시각(t_s)를 저장하고, 현시의 최초 감지시각(t_s)에 교통신호등이 현시인 상태를 확인한 것(현시 상태)인지 또는 다른 교통신호에서 현시로 바뀌는 것(현시 변경)을 확인한 것인지를 현시의 최초 감지시각(t_s)에 대한 감지요인(c_s)로서 저장할 수 있다. 현시의 최초 감지시각(t_s)에 교통신호등이 현시인 상태를 확인한 것(현시 상태)이라면, 이는 현시구간의 중간을 최초로서 감지한 것이고, 현시의 최초 감지시각(t_s)에 교통신호등이 다른 교통신호에서 현시로 바뀌는 것(현시 변경)을 확인한 것이라면, 이는 현시구간의 시점을 실제로 감지한 것이다. According to an embodiment of the present invention, when the mobile device 200 detects the present time for the first time, the mobile device 200 stores the initial detection time t_s of the present time, and displays the state in which the traffic light is present at the initial detection time t_s of the present time. Whether it is confirmed (present state) or the change from other traffic signals to the present state (modified state) can be stored as a sensing factor (c_s) for the initial detection time (t_s) of the present state. If the traffic light is present at the initial detection time (t_s) of the present state (present state), this means that the middle of the present section is detected for the first time, and the traffic light is different at the initial detection time (t_s). If you see a change from a signal to a manifestation (a change in manifestation), this is actually a sense of the point in time.

또한, 모바일 장치(200)는 현시를 최종으로 감지하면, 현시의 최종 감지시각(t_e)을 저장하고, 현시의 최종 감지시각(t_e)에 교통신호등이 현시인 상태에서 교통신호등(또는 교통신호등이 위치한 교차로를 지나간 것(현시 상태)인지, 전방 차량 등의 장애물에 의하여 카메라의 이미지 내에서 교통신호등이 사라진 것(현시 상실)인지, 또는 현시에서 다른 교통신호로 바뀌는 것을 확인한 것(현시 변경)인지를 나타내는 현시의 최종 감지시각(t_e)에 대한 감지요인(c_e)으로서 저장할 수 있다. 현시의 최종 감지시각(t_e)에 교통신호등이 현시인 상태에서 교통신호등(또는 교통신호등이 위치한 교차로)를 지나가거나(현시 상태), 카메라의 이미지 내에서 교통신호등이 사라진 것(현시 상실)이라면, 이는 현시구간의 중간을 최종으로서 감지한 것이고, 현시의 최종 감지시각(t_e)에 교통신호등이 현시에서 다른 교통신호로 바뀌는 것을 확인한 것(현시 변경)이라면, 이는 현시구간의 종점을 실제로 감지한 것이다. In addition, when the mobile device 200 finally detects the present time, the mobile device 200 stores the final detection time t_e of the present time, and the traffic light (or the traffic light is displayed in the state where the traffic light is present at the final detection time t_e of the present time. Are you passing an intersection (present state), have traffic lights disappeared from the camera image due to an obstacle in front of you (such as a loss of state), or have you changed from a present state to another traffic signal? It can be stored as a detection factor (c_e) for the final detection time (t_e) of the present time, passing through the traffic light (or the intersection where the traffic light is located) at the final detection time (t_e) of the present time. Or the disappearance of traffic lights in the camera's image (the loss of manifestation), this is the final detection of the middle section of the manifestation and the final sense of the manifestation. If it confirms that the time (t_e) transforming a traffic light in a traffic signal to another manifestation (manifestation of change), it will actually sense the end point of the interval manifestation.

본 발명에 따른 일 실시예에 의하면, 모바일 장치(200)는 현시에 대한 최초 감지시각(t_s), 최종 감지시각(t_e), 최초 감지시각에 대한 감지요인(c_s) 및 최종 감지시각에 대한 감지요인(c_e)을 현시구간정보로서 저장하고, 자동차(100)가 교통신호등을 통과하면, 수집하였던 현시구간정보들을 포함하는 교통신호 정보를 크라우드소싱 서버(300)로 전송한다. 그리고, 현시구간 정보에는 자동차에 대한 위치 정보(g)를 추가로 포함할 수 있다. 또한, 현시구간 정보에는 자동차에 대한 위치 정보(g) 대신에 또는 추가로, 교차로에 대한 식별정보(i) 및 자동차(100)의 진입 방향을 나타내는 정보(d)를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the mobile device 200 detects an initial detection time t_s, a final detection time t_e, a detection factor c_s for the initial detection time, and a final detection time for the present time. The factor c_e is stored as the current section information, and when the vehicle 100 passes the traffic signal, the traffic signal information including the collected current section information is transmitted to the crowdsourcing server 300. In addition, the current section information may further include location information (g) for the vehicle. In addition, the current section information may include the identification information (i) for the intersection and the information (d) indicating the entry direction of the vehicle 100 instead of or in addition to the location information (g) for the vehicle.

도 4는 본 발명에 따른 크라우드소싱 교통 시스템에서, 교통신호등의 신호 패턴 및 신호 주기의 일 예를 도시하고 있다.4 illustrates an example of a signal pattern and a signal period of a traffic light in a crowdsourcing traffic system according to the present invention.

도 4에 예시한 바와 같이, 하나의 교통신호등이 1) 정지, 2) 직진 및 좌회전, 3) 직진 및 황색, 4) 직진, 5) 황색의 신호 패턴을 가지고, 상기 교통신호등에서 이러한 신호 패턴이 반복되면서 교통신호등이 표시되면, 신호 패턴을 한번 표시하는데 걸리는 시간이 신호 주기(P)이고, 신호 패턴을 구성하는 각각의 교통신호인 현시의 시작시각에서 종료시각을 현시구간이라 하고, 신호 패턴에 해당하는 모든 현시구간들을 합하여 통합현시구간이라 한다.As illustrated in FIG. 4, one traffic light has a signal pattern of 1) stop, 2) go straight and turn left, 3) go straight and yellow, 4) go straight, and 5) yellow. When the traffic light is displayed repeatedly, the time taken to display the signal pattern once is the signal period (P), and the start time and the end time of the present time, which are the respective traffic signals constituting the signal pattern, are called the current time interval. The sum of all applicable time periods is called the integrated current time period.

도 5는 본 발명에 따른 모바일 장치(200)와 크라우드소싱 서버(300)의 동작의 일 실시예를 도시하고 있다. 5 illustrates one embodiment of the operation of mobile device 200 and crowdsourcing server 300 in accordance with the present invention.

도 5의 좌측은 모바일 장치(200)가 크라우드소싱 서버(300)으로부터 크라우드소싱 요청 정보를 수신하였을 때, 해당 교차로를 통과하며 교통신호등 정보를 수집하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다. 교통신호등의 정보 수집은 1) (공공데이터을 이용하여) 교통신호등의 위치를 수신하고, 2) 교통신호등의 위치와 인공지능 기술인 딥러닝을 이용하여 카메라의 이미지 내에서 교통신호등의 교통신호 영역을 추정하며, 3) 교통신호 영역에서 색, 모양, 교통신호등 내의 신호의 위치를 활용하여 현재 교통신호등의 신호인 현시(traffic signal phase)를 추정하고, 4) 처음 교통신호등의 신호를 현시로 인식하거나(현시 상태), 교통신호등의 신호가 현시로 변경되면(현시 변경), 이 현시의 최초 감지시각(t_s) 및 해당 감지요인(c_s)을 해당 현시의 현시구간정보로서 저장하고, 현시가 다른 교통신호로 변경되거나(현시 변경), 전방 차량 등의 장애물에 의하여 카메라의 이미지 내에서 교통신호등이 사라지거나(현시 상실), 자동차(100)가 교차로를 통과하여 카메라의 이미지 내에서 현시인 교통신호가 사라지면(현시 상태), 이 현시의 최종 감지시각(t_e) 및 해당 감지요인(c_e)을 해당 현시의 현시구간정보로서 저장하고, 5) 자동차(100)가 교차로를 통과하고, 6) 상기 수집된 정보가 상기 크라우드소싱 요청 정보에서 수집을 요청한 교통신호 정보에 해당하는 경우라면, 수집하였던 현시구간정보들을 포함하는 교통신호 정보를 크라우드소싱 서버(300)로 전송하는 순서로 동작할 수 있다.5 is a flowchart illustrating an example of a method of collecting traffic light information through a corresponding intersection when the mobile device 200 receives crowdsourcing request information from the crowdsourcing server 300. Information collection of traffic lights includes: 1) receiving the location of the traffic lights (using public data), and 2) estimating the traffic signal area within the image of the camera using the location of the traffic lights and deep learning, artificial intelligence technology. 3) estimating the traffic signal phase, which is the signal of the current traffic light, by using the color, shape, and location of the signal in the traffic light in the traffic signal area; Status), when a signal such as a traffic signal changes to the appearance (the change of the appearance), the initial detection time (t_s) and the corresponding detection factor (c_s) of the current appearance are stored as the current section information of the current appearance, and the appearance is changed to another traffic signal. Change (presentation change), traffic lights disappear within the image of the camera due to obstacles such as vehicles in front (loss of manifestation), or the vehicle 100 passes through the intersection and When the present traffic signal disappears (present state), the final detection time (t_e) and the corresponding detection factor (c_e) of the present state are stored as the present section information of the present state, and 5) the vehicle 100 passes through the intersection. And 6) if the collected information corresponds to traffic signal information requested to be collected from the crowdsourcing request information, in order to transmit the traffic signal information including the collected current section information to the crowdsourcing server 300. It can work.

모바일 장치(200)가 수집한 현시구간정보에서 현시의 최초 감지시각(t_s) 및 최종 감지시각(t_e)의 감지요인들(c_s, c_e)이 모두 현시의 변경에 의한 것이라면, 이는 현시의 시작시각과 종료시각을 정확하게 인지한 것이므로, 이 현시에 대하여는 추가적인 교통신호 정보의 수집이 필요하지 않으므로, 크라우드소싱 서버(300)은 이 현시에 대한 크라우드소싱 요청 정보를 송신하지 않는다. 반면, 현시의 최초 감지시각(t_s) 또는 최종 감지시각(t_e)의 감지요인들(c_s, c_e)이 현시의 변경에 의한 것이 아니라면, 이는 현시의 시작시각 또는 종료시각을 인지하지 못한 것이므로, 크라우드소싱 서버(300)은 이 현시에 대하여 크라우드소싱 요청 정보를 모바일 장치(200)로 송신할 수 있다.If the detection factors c_s and c_e of the initial detection time t_s and the final detection time t_e of the present time interval information collected by the mobile device 200 are due to the change of the present time, this is the start time of the present time. Since the time and the end time are correctly recognized, no additional traffic signal information is required for this manifestation, so the crowdsourcing server 300 does not transmit the crowdsourcing request information for the manifestation. On the other hand, if the detection factors c_s and c_e of the present initial detection time (t_s) or the final detection time (t_e) are not due to the change of the present time, it is because the start time or the end time of the present time is not recognized. Sourcing server 300 may send the crowdsourcing request information to mobile device 200 for this manifestation.

도 5의 우측은 크라우드소싱 서버(300)가 모바일 장치(200)로부터 교통신호 정보를 수집하고, 이를 이용하여 교통신호의 현시구간을 추정하는 방법의 일 예를 도시한 것이다. 크라우드소싱 서버(300)는 자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치(200)에게 교통신호등(400)에 대한 교통신호 정보를 선별적으로 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 요청 정보를 송신하고, 상기 모바일 장치(200)로부터 상기 교통신호 정보를 수신한다. 크라우드소싱 서버(300)는 상기 모바일 장치(200)로부터 수집한 상기 교통신호 정보에 기초하여 상기 교통신호등(400)에 의한 교통신호의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우라면, 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치(200)로 송신한다. 상기 크라우드소싱 요청 정보는 상기 모바일 장치(200)가 상기 교통신호등(400)에 대한 교통신호 정보를 수집하는 조건을 포함하고, 상기 모바일 장치(200)는 상기 수집 조건에 해당하는 상기 교통신호 정보를 수집하여 크라우드소싱 서버로 전송한다.5 illustrates an example of how the crowdsourcing server 300 collects traffic signal information from the mobile device 200 and estimates the current section of the traffic signal using the traffic signal information. The crowdsourcing server 300 transmits the crowdsourcing request information requesting the mobile device 200 temporarily or permanently installed in the vehicle to selectively collect traffic signal information for the traffic light 400, and the mobile device The traffic signal information is received from the 200. If the crowdsourcing server 300 can not estimate the current section of the traffic signal by the traffic light 400 within a predetermined accuracy based on the traffic signal information collected from the mobile device 200, the crowd Send sourcing request information to the mobile device 200. The crowdsourcing request information includes a condition that the mobile device 200 collects traffic signal information for the traffic light 400, and the mobile device 200 receives the traffic signal information corresponding to the collection condition. Collect it and send it to the crowdsourcing server.

크라우드소싱 서버(300)에서 상기 교통신호등(400)의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 1) 상기 교통신호등에 대하여 수집된 상기 교통신호 정보들의 개수가 소정 값 미만이거나, 2) 상기 교통신호 정보에 기초하여 상기 교통신호등(400)의 신호 주기를 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없거나, 3) 상기 교통신호 정보에 기초하여 상기 교통신호등(400)의 신호 패턴을 추정할 수 없거나, 또는 4) 상기 교통신호 정보에 기초하여 추정된 현시구간에서 불확실한 시간이 소정의 값(초)을 초과하는 경우를 포함한다. 이 경우에 해당하면, 크라우드소싱 서버(300)은 모바일 장치(200)로 크라우드소싱 요청 정보를 송신할 수 있다.When the crowdsourcing server 300 cannot estimate the current section of the traffic light 400 within a predetermined accuracy, 1) the number of pieces of traffic signal information collected for the traffic light is less than a predetermined value, or 2) The signal period of the traffic light 400 cannot be estimated within a predetermined accuracy based on the traffic signal information, or 3) the signal pattern of the traffic light 400 cannot be estimated based on the traffic signal information. Or 4) an uncertain time exceeds a predetermined value (seconds) in the current time section estimated based on the traffic signal information. In this case, the crowdsourcing server 300 may transmit the crowdsourcing request information to the mobile device 200.

또한, 크라우드소싱 서버(300)는 특정 현시에 대하여, 최초 감지시각(t_s) 또는 최종 감지시각(t_e)의 감지요인들(c_s, c_e)이 현시의 변경에 의한 것이 아니라면, 이는 현시의 시작시각 또는 종료시각을 인지하지 못한 것이므로, 상기 현시에 대하여 크라우드소싱 요청 정보를 모바일 장치(200)로 송신할 수 있다.In addition, the crowdsourcing server 300, for a particular manifestation, if the detection factors (c_s, c_e) of the initial detection time (t_s) or the final detection time (t_e) is not due to the change of the appearance, this is the start time of the manifestation Alternatively, since the end time is not recognized, the crowdsourcing request information may be transmitted to the mobile device 200 for the present time.

그리고, 크라우드소싱 서버(300)은 교차로에 위치한 교통신호등(400)에 대하여 특정 진입방향에 대한 교통신호 정보가 부족한 경우에는 상기 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보를 수집하도록 크라우드소싱 요청 정보를 송신할 수 있다.The crowdsourcing server 300 transmits the crowdsourcing request information to collect the traffic signal information for the specific entrance direction when the traffic signal information for the specific entrance direction is insufficient for the traffic light 400 located at the intersection. can do.

크라우드소싱 서버(300)는 수집된 교통신호 정보로부터 현시구간을 추정할 수 있다. 크라우드소싱 서버(300)는 1) 최소제곱법을 활용하여 교통신호등(400)에서 반복되는 교통신호들의 1 주기인 신호주기(P)를 추정하고, 2) 교통신호 정보에 포함된 현시구간정보들을 상기 신호주기(P) 내에 정렬하여, 결정트리를 통해 해당하는 신호등의 패턴 종류를 추정하고, 3) 해당 교통신호등(400)에 관한 현시구간정보들을 통합하여, 상기 신호등의 패턴에 해당하는 전체 현시구간인 통합현시구간을 추정하고, 4) 마지막으로 교차로 내에서 교통흐름과 충돌이 발생하지 않도록 각각의 현시구간을 확장하여, 각각의 현시구간을 추정하는 순서로 동작할 수 있다.The crowdsourcing server 300 may estimate the current time period from the collected traffic signal information. The crowdsourcing server 300 1) estimates the signal period (P) which is one cycle of traffic signals repeated in the traffic light 400 by using the least square method, and 2) the current section information included in the traffic signal information Arranged in the signal period (P) to estimate the pattern type of the corresponding traffic light through the decision tree, 3) by integrating the current section information on the traffic light 400, the total appearance corresponding to the pattern of the traffic light 4) Finally, it is possible to estimate the integrated present section, and finally, to extend each present section so that traffic flows and collisions do not occur in the intersection, and to estimate each present section.

도 6은 크라우드소싱 서버(300)에서 교통신호등(400)의 신호주기(P)를 추정하는 방식에 대한 일 실시예를 도시한 것이다. 본 발명에 따른 교통신호등(400)의 신호주기(P) 추정 방법은 1) 신호등의 신호주기는 1초 단위의 정수로 설정되고, 2) 교차로 신호등의 신호주기는 모든 진입방향에서 동일하며, 각 진입방향에서 측정된 각 현시구간의 지속시간인 현시시간의 최대값들의 합보다 항상 크거나 같으며, 3) 특정 진입방향의 두 시점에서 측정된 특정 현시의 변경시각들의 차이는 신호등 신호주기(P)의 정수배로 표현되는 특성을 활용한다. 예를 들어, 적색점등이 종료되는 시점들 사이의 간격은 하나의 신호주기 또는 그 정수배로서 표현된다.FIG. 6 illustrates an embodiment of a method of estimating the signal period P of the traffic light 400 in the crowdsourcing server 300. In the method of estimating the signal period (P) of the traffic light 400 according to the present invention, 1) the signal period of the traffic light is set to an integer of 1 second, and 2) the signal period of the intersection traffic light is the same in all entrance directions. Always equal to or greater than the sum of the maximum values of the manifestations, the duration of each manifestation section measured in the entry direction, and Take advantage of properties expressed as integer multiples of). For example, the interval between the time points at which the red lighting ends is expressed as one signal period or an integer multiple thereof.

도 6에 도시된 바와 같이, 크라우드소싱 서버(300)는 1) 각 방향별로 각각의 현시에 대한 현시시간의 최대값들의 합을 구하고, 2) 해당 교차로의 현시시간 합의 최대값인 maxPeriod를 구하고, 3) 각 방향별로 가장 빈번하게 측정되는 교통신호(예를 들어 적색점등)의 종료시점들의 시간 차이를 나타내는 배열 diffPeriod[]를 생성한다. 4) (maxPeriod - a)(여기서, a는 소정의 시간)로부터 경찰청 교통신호등 설치관리 매뉴얼의 주기 최대값인(MAX_PERIOD) 180 초까지 1초 간격으로 주기를 변경하면서 평균제곱근오차(RMSE)의 합을 최소화하는 교통신호등(400)의 신호주기(P)를 결정한다.As shown in FIG. 6, the crowdsourcing server 300 1) obtains the sum of the maximum values of the present times for each manifestation in each direction, and 2) the maxPeriod, the maximum value of the present time sums of the corresponding intersections, 3) Create an array diffPeriod [] indicating the time difference between the end points of the traffic signals (eg red lights) that are measured most frequently in each direction. 4) The sum of the root mean square error (RMSE), changing the interval from 1max every 180 seconds from (maxPeriod-a) (where a is the predetermined time) to the maximum value of MAX_PERIOD in the traffic management installation manual of the National Police Agency traffic lights. To determine the signal period (P) of the traffic light 400 to minimize.

크라우드소싱 서버(300)에서 상기 교통신호등(400)의 신호 주기를 미리 정해진 정확도 이내로 결정할 수 없는 경우(예를 들어, 평균제곱근오차(RMSE)의 합이 미리 정해진 오차 초과인 경우)에는 상기 교통신호등(400)에 대하여 현재까지 수집된 상기 교통신호 정보에서 가장 높은 빈도를 가지는 특정 현시에 해당하는 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신한다. 크라우드소싱 서버(300)는 가장 높은 빈도를 가지는 특정 현시에 해당하는 교통신호 정보를 추가로 수집함으로써, 상기 특정 현시의 변경시각들의 차이가 신호주기(P)의 정수배로 표현되는 특성을 활용하여, 주기를 계산할 수 있다. 예를 들어, 크라우드소싱 서버(300)에서 수집된 교통신호 정보에서 적색점등이 종료되는 시점이 가장 빈도수가 높지만, 현재 수집된 적색점등 종료시점에 대한 정보만으로는 신호주기(P)를 미리 정해진 정확도 이내로 추정할 수 없으면, 적색점등이 종료되는 시점을 추가로 수집하도록 크라우드소싱 요청 정보를 모바일 장치(200)로 전송한다.When the crowdsourcing server 300 cannot determine the signal period of the traffic light 400 within a predetermined accuracy (for example, when the sum of the root mean square error RMSE exceeds a predetermined error), the traffic light The crowdsourcing request information for requesting the collection of the traffic signal information corresponding to a specific manifestation having the highest frequency in the traffic signal information collected so far is transmitted to the mobile device. The crowdsourcing server 300 additionally collects traffic signal information corresponding to a particular manifestation having the highest frequency, thereby utilizing a characteristic in which the difference in change times of the particular manifestation is expressed as an integer multiple of the signal period P, The period can be calculated. For example, the time point at which red light ends in the traffic signal information collected by the crowdsourcing server 300 has the highest frequency, but only the information on the currently collected red light end time points the signal period P within a predetermined accuracy. If inferred, the crowdsourcing request information is sent to the mobile device 200 to further collect a time point at which the red light ends.

도 7은 크라우드소싱 서버(300)에서 신호등 패턴을 추정하기 위한, 결정트리의 일 실시예를 도시한 것이다. 도 7은 국내 횡형사색등에서 적색점등인 현시를 루트 노드로 정했을 때, 가능한 교통신호등(400)의 현시 패턴들을 결정트리로 나타낸 것이다. 결정트리에서 각 노드는 현시를 나타내며, 에지(edge)로 연결된 부모 노드와 자식 노드는 해당 현시들의 인접한 순서를 나타낸다. 예를 들어, 적색점등 현시(루트 노드)의 바로 다음에는 녹색점등 현시, 녹색과 좌회전 동시점등 현시, 그리고 적색과 좌회전 동시점등 현시가 가능하다. 리프(leaf) 노드에 표시한 숫자는 각 신호패턴의 식별자를 나타낸다. 또한, 리프 노드의 깊이(Depth)는 신호패턴에 속하는 현시의 개수를 나타낸다. 예를 들어, 패턴 2와 4는 각각 3개와 5개의 현시들을 가진다. 신호패턴 4는 한 신호주기 내에서 적색신호등이 두 번 점등되어 두 개의 리프(Leaf) 노드로 표시하였다.FIG. 7 illustrates one embodiment of a decision tree for estimating a traffic light pattern at crowdsourcing server 300. FIG. 7 shows possible patterns of traffic light 400 when determined as a root node in a red horizontal light in Korea. Each node in the decision tree represents a manifestation, and the parent and child nodes connected by edges indicate the adjacent order of the manifestations. For example, immediately after a red light manifestation (root node), a green light manifestation, a green and left turn manifestation, and a red and a left turn manifestation are possible. The numbers indicated on the leaf nodes indicate the identifier of each signal pattern. In addition, the depth of the leaf node represents the number of manifestations belonging to the signal pattern. For example, patterns 2 and 4 have three and five manifestations, respectively. The signal pattern 4 is represented by two leaf nodes in which a red signal light is turned on twice within one signal period.

도 8은 크라우드소싱 서버(300)에서 결정트리를 이용하여 교통신호등 패턴을 추정하기 위한 방식의 일 실시예를 도시한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 1) 각 방향에 대하여 모든 현시들을 한 신호주기(P) 내에 순서대로 정렬하고, 2) 적색점등 현시(루트 노드)를 기준으로 다음 현시에 따라 결정 트리를 이동하면서 교통신호등(400)의 패턴 종류를 추정한다. 3) 만약 수집된 모든 현시들을 따라 이동했을 때 현재 노드의 서브 트리에 두 개 이상의 리프 노드가 존재하면, 4) 반대편 교통신호등 패턴 종류를 이용하여, 해당 교통신호등의 패턴 종류를 추정한다. 6) 현시구간정보가 부족하여 유일한 교통신호등 패턴이 도출되지 않으면, 7) 추가적인 크라우드소싱 요청 정보를 설정하고, 교통신호등 패턴 추정을 종료한다.FIG. 8 illustrates an embodiment of a method for estimating a traffic light pattern using a decision tree in a crowdsourcing server 300. The method according to an embodiment of the present invention 1) arranges all manifestations for each direction in one signal period P in order, and 2) constructs a decision tree according to the following manifestations based on the red lit manifestations (root nodes). While moving, the pattern type of the traffic light 400 is estimated. 3) If two or more leaf nodes exist in the subtree of the current node when moving along all the collected manifestations, 4) Using the opposite traffic light pattern type, estimate the pattern type of the corresponding traffic light. 6) If the only traffic light pattern is not derived due to lack of current section information, 7) additional crowdsourcing request information is set, and the traffic light pattern estimation is finished.

크라우드소싱 서버(300)가 수집된 교통신호 정보에 기초하여, 교통신호등(400)의 신호 패턴을 결정할 수 없는 경우에는, 현재까지 결정된 신호 패턴에서 다음 교통신호에 해당하는 현시에 대한 정보를 수집하도록 크라우드소싱 요청 정보를 모바일 장치(200)로 송신할 수 있다.When the crowdsourcing server 300 cannot determine the signal pattern of the traffic light 400 based on the collected traffic signal information, the crowdsourcing server 300 collects information on the present time corresponding to the next traffic signal from the signal pattern determined so far. The crowdsourcing request information may be sent to the mobile device 200.

도 9는 크라우드소싱 서버(300)에서 수집된 다수의 현시구간들을 결합하여, 통합 현시구간을 생성하는 방법의 일 실시예를 도시한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 1) 수집(crowdsourcing) 된 모든 현시구간들을 가장 빠른 적색점등 종료시점을 기준으로 한 신호주기 내로 통합하고, 2) 각 방향의 각 현시에 대하여 가장 빠른 최초 감지시각(t_s)과 가장 늦은 최종 감지시각(t_e)를 선택하여, 가장 긴 점등시간을 가지는 통합현시구간 및 그 감지요인에 대한 표시인 감지코드를 추출하여, 3) 통합현시구간을 기준으로 나머지 현시구간들은 그 감지코드가 '현시 변경 감지'인 최초/최종 감지시각에 맞추어 정렬하고, 이들을 모두 결합한 후에, 4) 최종적인 통합현시구간와 감지코드를 제공한다.FIG. 9 illustrates an embodiment of a method for generating an integrated presenting period by combining a plurality of presenting periods collected by the crowdsourcing server 300. The method according to an embodiment of the present invention comprises: 1) incorporating all of the crowdsourcing current segments into a signal cycle based on the earliest red end point, and 2) the earliest initial detection for each manifestation in each direction. By selecting time (t_s) and the latest final detection time (t_e), we extract the integrated current section with the longest lighting time and the detection code which is an indication of the detection factor, and 3) the remaining display based on the integrated current section. The sections are aligned with the initial / final detection time when the detection code is 'present change detection', and after combining them all, 4) providing the final integrated present time interval and detection code.

도 10은 크라우드소싱 서버(300)에서 통합현시구간과 감지코드를 이용하여 최종 현시구간을 추정하는 방법의 일 실시예를 도시한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 1) '현시 변경 감지'로 황색점등의 최초 및 최종 감지시각이 측정된 경우에는, 이들 사이의 시간을 교차로의 황색점등시간(황색점등인 현시에 대한 현시시간)으로 설정하며, 2) 그렇지 않으면, 황색점등구간(황색점등인 현시의 현시구간)을 유효한 범위 내에서 임의로 설정하고, 3) 추가적인 확생점등시간 감지를 위한 크라우드소싱 요청 정보를 설정한다. 4) 통합현시구간을 각 방향별 '현시 변경 감지' 횟수의 합을 기준으로 내림차순으로 정렬하고, 동일 방향 내에서는 황색, 적색, 녹색 및 좌회전 점등 순으로 나열한다. 5) 만약 통합현시구간의 불확실성이 소정의 시간(θ초) 이상이면, 현시구간 결정을 위해 추가적인 크라우드소싱을 위한 크라우드소싱 요청 정보 설정한 뒤 절차를 종료하고, 6) 감지코드가 11로써 통합현시구간의 시/종점이 모두 감지되었으면, 현시구간의 확장이 불필요하다. 7) 그 이외의 경우에는 다른 방향의 교통흐름과 충돌(Conflict)이 발생하지 않도록 현시구간을 최대로 확장하여, 최종적으로 현시구간을 추정한다. 여기서, 경찰청의 교통신호등 설치관리 매뉴얼에 의해 황색점등시간은 3초에서 5초 내에서 결정되고, 황색점등시간은 교차로 진입 방향과 상관없이 일정하다고 가정한다.FIG. 10 illustrates an embodiment of a method of estimating a final current section using an integrated current section and a sense code in a crowdsourcing server 300. Method according to an embodiment of the present invention 1) when the initial and final detection time of the yellow light is measured by the 'modification of appearance change', the time between them is the yellow lighting time of the intersection (the appearance of the appearance of the yellow light appearance) Time), 2) otherwise, the yellow lighting section (the current lighting section of the yellow lighting appearance) is arbitrarily set within the valid range, and 3) the crowdsourcing request information for the additional growth lighting time detection is set. 4) Sort the unified manifestation in descending order on the basis of the sum of the number of 'change of manifestation' in each direction. In the same direction, list the yellow, red, green and left turn lights. 5) If the uncertainty of the unified time period is longer than the predetermined time (θsec), the crowdsourcing request information is set for additional crowdsourcing to determine the current time interval, and then the procedure is terminated. If both the start and end points of the section are detected, no extension of the current section is necessary. 7) In other cases, the current section is finally extended to maximize the current section so that traffic flow and collision in the other direction do not occur. Here, it is assumed that the yellow lighting time is determined within 3 to 5 seconds by the traffic light installation management manual of the police station, and the yellow lighting time is constant regardless of the direction of the intersection.

최종적으로 크라우드소싱 서버(300)은 추정된 현시구간을 기초로 현시와 그 천이시각 또는 현시와 그 잔여시간을 추정한다.Finally, the crowdsourcing server 300 estimates the present time and its transition time or present time and the remaining time based on the estimated present time interval.

상기 설명한 바와 같이 동작하는, 본 발명에 따른 크라우드소싱 기반 현시 및 천이시각 추정 시스템은, 자동차에 구비된 모바일 장치로부터 수집된 현시에 관한 정보들을 바탕으로 크라우드소싱 서버에서 추정된 현시 및 천이시각 정보를 모바일 장치에 제공함으로써, 자동차의 주행을 보다 효율적으로 제어하고, 교차로에서의 대기 시간을 줄이는 효과가 있다. 또한, 본 발명에 따른 크라우드소싱 기반 현시 및 천이시각 추정 시스템은 수집되는 현시구간정보에 현시의 최초/최종 감지시각과 더불어, 그 최초/최종 감지시각의 감지요인을 포함하여, 현시의 최초/최종 감지시각이 실제 그 현시구간의 시작/종료 시점인지를 파악할 수 있도록 하여, 크라우드소싱 서버의 현시구간 추정을 효율적으로 수행할 수 있는 이점이 있다.The crowdsourcing-based manifestation and transition time estimation system according to the present invention, operating as described above, uses the information on the appearance and transition time estimated by the crowdsourcing server based on the information about the appearance collected from the mobile device provided in the vehicle. By providing the mobile device, the driving of the vehicle can be more efficiently controlled and the waiting time at the intersection is reduced. In addition, the crowdsourcing-based present and transition time estimation system according to the present invention includes the present / last detection time in addition to the present / last detection time in the collected current section information, and the detection factors of the first / last detection time. By detecting whether the detection time is actually the start / end point of the current time period, there is an advantage that the current time interval estimation of the crowdsourcing server can be efficiently performed.

본 발명에 따른 크라우드소싱 기반 현시 및 천이시각 추정 시스템에 대하여 본원의 도면에 따라 상기와 같이 설명하였으나, 본 발명은 본원에 도시 및 설명된 구성 및 방법으로만 국한되는 것이 아니다. 본원에 개시된 것 이외의 다양한 서버 및 모바일 장치의 구성에서도 사용될 수 있고, 그 권리범위에 있어서도 본원에 개시된 구성 및 방법으로 한정되는 것이 아니다. 당해 기술분야의 통상의 기술자들은 본 발명이 추구하는 목적과 효과의 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함을 이해할 것이다.Although the crowdsourcing-based manifestation and transition time estimation system according to the present invention has been described above according to the drawings of the present invention, the present invention is not limited to the configurations and methods shown and described herein. It may be used in various server and mobile device configurations other than those disclosed herein, and the scope of the present invention is not limited to the configurations and methods disclosed herein. Those skilled in the art will understand that various modifications and variations are possible within the scope and objects of the present invention.

100: 자동차
200: 모바일 장치
300: 크라우드소싱 서버
400: 교통신호등100: car
200: mobile device
300: crowdsourcing server
400: traffic lights

Claims (13)

크라우드소싱 서버에 있어서,
자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치에게 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 선별적으로 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 요청 정보를 송신하고, 상기 모바일 장치로부터 상기 교통신호 정보를 수신하는 통신부; 및
상기 모바일 장치로부터 수신된 상기 교통신호 정보를 수집하여, 상기 교통신호등에 의한 교통신호의 현시구간을 추정하는 정보처리부;를 포함하고,
상기 정보처리부는 상기 모바일 장치로부터 수집한 상기 교통신호 정보에 기초하여 상기 교통신호등에 의한 교통신호의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우라면, 상기 통신부에서 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하도록 하고,
상기 크라우드소싱 요청 정보는 상기 모바일 장치가 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 수집하는 조건을 포함하고, 상기 모바일 장치는 상기 수집 조건에 해당하는 상기 교통신호 정보를 수집하여 크라우드소싱 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
For crowdsourcing servers,
A communication unit which transmits crowdsourcing request information for requesting a mobile device temporarily or permanently installed in a vehicle to selectively collect traffic signal information about a traffic signal, and receive the traffic signal information from the mobile device; And
And an information processor which collects the traffic signal information received from the mobile device and estimates the current section of the traffic signal by the traffic signal.
If the information processing unit cannot estimate the current section of the traffic signal by the traffic light within a predetermined accuracy based on the traffic signal information collected from the mobile device, the communication unit may request the crowdsourcing request information from the mobile device. Send it to the device,
The crowdsourcing request information includes a condition in which the mobile device collects traffic signal information for the traffic light, and the mobile device collects the traffic signal information corresponding to the collection condition and transmits the traffic signal information to a crowdsourcing server. Featuring crowdsourcing servers.
제1항에 있어서,
상기 교통신호 정보는 상기 교통신호등의 교통신호인 현시(traffic signal phase)를 나타내는 현시 정보(p), 현시의 최초 감지시각(t_s), 현시의 최종 감지시각(t_e), 상기 현시의 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 및 상기 현시의 최종 감지시각의 감지요인(c_e)을 포함하는 현시구간 정보인 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
The traffic signal information is a manifestation information (p) representing a traffic signal phase (traffic signal phase) that is a traffic signal of the traffic light, the initial detection time (t_s) of the appearance, the final detection time (t_e) of the appearance, the initial detection time of the appearance Crowdsourcing server, characterized in that the current section information including the detection factor (c_s) and the detection factor (c_e) of the final detection time of the present time.
제2항에 있어서,
상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s)는 상기 최초 감지시각(t_s)에 교통신호등이 현시인 상태를 확인한 것(현시 상태)인지 또는 다른 교통신호에서 현시로 변경되는 것(현시 변경)을 확인한 것인지를 나타내고,
상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)는 상기 최종 감지시각(t_e)에 교통신호등이 현시인 상태에서 교통신호등을 지나간 것(현시 상태)인지, 전방 차량을 포함한 장애물에 의하여 카메라의 이미지 내에서 교통신호등이 사라진 것(현시 상실)인지, 또는 현시에서 다른 교통신호로 변경되는 것을 확인한 것(현시 변경)인지를 나타내는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 2,
The detection factor c_s of the initial detection time is whether the traffic light is present at the initial detection time t_s (present state) or is changed from other traffic signals to the present state (change present). Indicates,
The detection factor c_e of the final detection time is whether the traffic light passes through the traffic light in the state where the traffic light is present at the final detection time t_e (present state), or the traffic in the image of the camera by an obstacle including the front vehicle. A crowdsourcing server, wherein the crowdsourcing server indicates whether the traffic light has disappeared (represented loss) or whether the traffic light has been confirmed to be changed to another traffic signal (present change).
제3항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 또는 상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)가 현시 변경이 아닌 경우를 포함하고,
상기 최초 감지시각의 감지요인(c_s) 또는 상기 최종 감지시각의 감지요인(c_e)가 현시 변경이 아닌 경우에는 상기 교통신호등의 상기 현시에 대한 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 3,
When the current section of the traffic signal cannot be estimated within a predetermined accuracy, the detection factor c_s of the initial detection time or the detection factor c_e of the final detection time is not a change in the present time.
The crowdsourcing request information for requesting collection of the traffic signal information for the appearance of the traffic signal when the detection factor c_s of the initial detection time or the detection factor c_e of the final detection time is not changed. Crowdsourcing server, characterized in that for transmitting to the mobile device.
제1항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등에 대하여 수집된 상기 교통신호 정보들의 개수가 소정 값 미만인 경우를 포함하고,
상기 교통신호등에 대하여 수집된 상기 교통신호 정보들의 개수가 소정 값 미만인 경우에는 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보를 수집하도록 상기 모바일 장치로 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
When the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the number of the traffic signal information collected for the traffic light is less than a predetermined value,
When the number of traffic signal information collected for the traffic light is less than a predetermined value, the crowdsourcing request information for requesting the mobile device to collect traffic signal information for the traffic light is transmitted to the mobile device. Crowdsourcing server.
제1항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등의 신호 주기를 소정의 오차 이내로 결정할 수 없는 경우를 포함하고,
상기 교통신호등의 신호 주기를 소정의 오차 이내로 결정할 수 없는 경우에는, 상기 교통신호등에 대하여 현재까지 수집된 상기 교통신호 정보에서 가장 높은 빈도를 가지는 교통신호의 변화에 해당하는 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
When the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the signal period of the traffic light cannot be determined within a predetermined error.
If it is not possible to determine the signal period of the traffic light within a predetermined error, the collection of the traffic signal information corresponding to the change of the traffic signal having the highest frequency in the traffic signal information collected so far for the traffic light And send the requesting crowdsourcing request information to the mobile device.
제1항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등의 신호 패턴을 결정할 수 없는 경우를 포함하고,
상기 교차로의 교통신호등의 신호 패턴을 결정할 수 없는 경우에는, 특정 교통신호의 다음 교통신호에 대한 상기 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
When the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the signal pattern of the traffic light cannot be determined.
When the signal pattern of the traffic light of the intersection cannot be determined, the crowdsourcing request information for requesting collection of the traffic signal information for the next traffic signal of a specific traffic signal is transmitted to the mobile device. Sourcing Server.
제1항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호 정보에 기초하여 추정된 현시구간에서 불확실한 시간이 소정의 값(초)을 초과하는 경우를 포함하고,
상기 교통신호 정보에 기초하여 추정된 현시구간에서 불확실한 시간이 소정의 값(초)을 초과하는 경우에는, 상기 교통신호등에 대한 교통신호 정보의 수집을 요청하는 상기 크라우드소싱 요청 정보를 상기 모바일 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
When the current section of the traffic signal cannot be estimated within a predetermined accuracy, an uncertain time exceeds a predetermined value (seconds) in the current section estimated based on the traffic signal information.
When the uncertain time exceeds the predetermined value (seconds) in the current time section estimated based on the traffic signal information, the crowdsourcing request information requesting the collection of the traffic signal information for the traffic light is sent to the mobile device. A crowdsourcing server, characterized in that for transmitting.
제1항에 있어서,
상기 교통신호등의 현시구간을 소정의 정확도 이내로 추정할 수 없는 경우는 상기 교통신호등이 위치한 교차로에서 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보가 부족한 경우를 포함하고,
상기 교통신호등이 위치한 교차로에서 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보가 부족한 경우에는 상기 특정 진입방향에 대한 상기 교통신호 정보를 수집하도록 상기 모바일 장치로 요청하는 것을 특징으로 하는 크라우드소싱 서버.
The method of claim 1,
When the current section of the traffic light cannot be estimated within a predetermined accuracy, the traffic signal information for the specific entrance direction is insufficient at the intersection where the traffic light is located,
The crowdsourcing server, characterized in that for requesting the mobile device to collect the traffic signal information for the specific entry direction when the traffic signal information for the specific entrance direction is insufficient at the intersection where the traffic light is located.
자동차에 일시적으로 또는 영구적으로 설치된 모바일 장치에 있어서,
크라우드소싱 서버로부터 선별적인 교통신호 정보를 수집하도록 요청하는 크라우드소싱 요청 정보를 수신하고, 수집된 교통신호 정보를 크라우드소싱 서버로 송신하는 통신부; 및
상기 크라우드소싱 요청 정보로부터 상기 교통신호 정보를 수집하는 선별적인 조건을 인식하고, 교통신호등의 교통신호가 상기 조건에 해당하는 경우에는 상기 교통신호 정보를 상기 크라우드소싱 서버로 송신하도록 제어하는 정보처리부;를 포함하고,
상기 정보처리부는 자동차의 위치, 교통신호등의 위치, 카메라의 촬영 높이 또는 교통신호등의 높이에 기초하여, 카메라에서 촬영된 이미지에서 교통신호가 표시되는 관심영역을 설정하고, 상기 관심영역에서 교통신호를 인식하는 것을 특징으로 하는 모바일 장치.
A mobile device temporarily or permanently installed in a car,
A communication unit configured to receive crowdsourcing request information requesting to collect selective traffic signal information from the crowdsourcing server, and to transmit the collected traffic signal information to the crowdsourcing server; And
An information processor for recognizing a selective condition for collecting the traffic signal information from the crowdsourcing request information, and for transmitting the traffic signal information to the crowdsourcing server when a traffic signal such as a traffic signal corresponds to the condition; Including,
The information processing unit sets a region of interest in which a traffic signal is displayed in the image photographed by the camera, based on the position of the vehicle, the position of the traffic signal, the height of the camera, or the height of the traffic signal, and sets Recognizing a mobile device.
제10항에 있어서,
상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 교통신호를 인식하기 위하여 딥러닝 기반 객체인식 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 모바일 장치.
The method of claim 10,
The information processing unit uses a deep learning object recognition method in order to recognize the traffic signal in the region of interest.
제10항에 있어서,
상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 색조, 채도, 명도를 기초로 선형 회귀를 통해 교통신호의 색상을 인식하는 것을 특징으로 하는 모바일 장치.
The method of claim 10,
And the information processing unit recognizes a color of a traffic signal through linear regression based on hue, saturation, and lightness in the ROI.
제10항에 있어서,
상기 정보처리부는 상기 관심영역에서 명도의 임계값을 초과하는 화소들을 라인 스캔하여 기하학적 특징을 인식하는 것을 특징으로 하는 모바일 장치.

The method of claim 10,
And the information processor recognizes a geometrical feature by line-scanning pixels exceeding a threshold of brightness in the ROI.

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